Description des datasets 2018
1 Caractéristiques
1.1 Construction du jeu de donnée
La table comporte 53458 observations qui correspondent chacune à des accidents différents, et 16 variables.
Aperçu des données| Num_Acc | an | mois | jour | hrmn | lum | agg | int | atm | col | com | adr | gps | lat | long | dep |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 201700000001 | 17 | Janvier | 11 | 1820 | Nuit avec éclairage public allumé | Agglo | Hors intersection | Normale | Deux véhicules - frontale | 477 | rue nationale | Métropole | 5051326 | 292191 | 59 |
| 201700000002 | 17 | Février | 13 | 1630 | Plein jour | Agglo | Intersection en T | Normale | Deux véhicules – par le coté | 5 | 5 rue sonneville | Métropole | 5053611 | 295314 | 59 |
| 201700000003 | 17 | Mars | 7 | 1150 | Plein jour | Agglo | Autre intersection | Normale | Trois véhicules et plus - collisions multiples | 52 | rue Jules Guesde | Métropole | 5052174 | 288786 | 59 |
| 201700000004 | 17 | Avril | 22 | 1300 | Plein jour | Agglo | Hors intersection | Normale | Autre collision | 5 | 46 rue Sonneville | Métropole | 5053723 | 295700 | 59 |
| 201700000005 | 17 | Mai | 20 | 1230 | Plein jour | Agglo | Hors intersection | Normale | Deux véhicules – par l’arrière | 11 | Rue roger salengro | Métropole | 5052999 | 293798 | 59 |
| 201700000006 | 17 | Mai | 30 | 1400 | Plein jour | Hors Agglo | Hors intersection | Normale | Sans collision | 5 | Route des ansereuilles | Métropole | 5054956 | 294679 | 59 |
Chaque accident est décrit par :
- sa date / heure,
- sa localisation et une description de sa localisation,
- la météo au moment de l’accident
- ainsi que le type d’accident.
| Num_Acc | an | mois | jour | hrmn | lum | agg | int | atm | col | com | adr | gps | lat | long | dep | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 201700000001: 1 | Min. :17 | Juin : 5494 | Min. : 1.00 | Min. : 1 | Plein jour :36173 | Hors Agglo:20403 | Hors intersection:36401 | Normale :42853 | Autre collision :18535 | Min. : 1.0 | Length:53458 | Métropole:53458 | Min. :4200000 | Min. :-477098 | Length:53458 | |
| 201700000002: 1 | 1st Qu.:17 | Octobre : 5200 | 1st Qu.: 8.00 | 1st Qu.: 950 | Crépuscule ou aube : 3690 | Agglo :33055 | Intersection en X: 6307 | Pluie légère : 5648 | Deux véhicules – par le coté :14648 | 1st Qu.: 64.0 | Class :character | Antilles : 0 | 1st Qu.:4513849 | 1st Qu.: 131503 | Class :character | |
| 201700000003: 1 | Median :17 | Juillet : 4917 | Median :16.00 | Median :1450 | Nuit sans éclairage public : 5100 | NA | Intersection en T: 5247 | Temps couvert : 1732 | Deux véhicules – par l’arrière: 6649 | Median :122.0 | Mode :character | Guyane : 0 | Median :4781499 | Median : 238046 | Mode :character | |
| 201700000004: 1 | Mean :17 | Septembre: 4884 | Mean :15.69 | Mean :1375 | Nuit avec éclairage public non allumé: 439 | NA | Giratoire : 1863 | Pluie forte : 1091 | Sans collision : 4953 | Mean :195.5 | NA | Réunion : 0 | Mean :4699935 | Mean : 262870 | NA | |
| 201700000005: 1 | 3rd Qu.:17 | Novembre : 4727 | 3rd Qu.:23.00 | 3rd Qu.:1810 | Nuit avec éclairage public allumé : 8056 | NA | Intersection en Y: 1145 | Temps éblouissant: 830 | Deux véhicules - frontale : 4780 | 3rd Qu.:285.0 | NA | Mayotte : 0 | 3rd Qu.:4885390 | 3rd Qu.: 482083 | NA | |
| 201700000006: 1 | Max. :17 | Décembre : 4640 | Max. :31.00 | Max. :2359 | NA | NA | (Other) : 2494 | (Other) : 1296 | (Other) : 3889 | Max. :907.0 | NA | NA | Max. :5107423 | Max. : 934096 | NA | |
| (Other) :53452 | NA | (Other) :23596 | NA | NA | NA | NA | NA’s : 1 | NA’s : 8 | NA’s : 4 | NA | NA | NA | NA’s :2229 | NA’s :2229 | NA |
Valeurs manquantes 
1.2 Distribution des variables qualitatives
Nous avons de la donnée sur l’année 2018 uniquement dans ce jeu de donnée.
2 Véhicules
2.1 Construction du jeu de donnée
La table comporte 103546 observations qui correspondent chacune à des véhicules différents, et 9 variables.
Aperçu des données| Num_Acc | senc | catv | occutc | obs | obsm | choc | manv | num_veh |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 201700000001 | NA | VL seul | 0 | NA | Véhicule | Avant gauche | En s’insérant | B01 |
| 201700000001 | NA | VU seul 1,5T <= PTAC <= 3,5T avec ou sans remorque | 0 | NA | Véhicule | Avant gauche | Déporté A gauche | A01 |
| 201700000002 | NA | VL seul | 0 | NA | NA | Avant | Tournant A droite | A01 |
| 201700000002 | NA | Bicyclette | 0 | NA | NA | Côté droit | Sans changement de direction | B01 |
| 201700000003 | NA | VU seul 1,5T <= PTAC <= 3,5T avec ou sans remorque | 0 | NA | Véhicule | Avant | Sans changement de direction | C01 |
| 201700000003 | NA | VL seul | 0 | NA | Véhicule | Avant gauche | Déporté A gauche | A01 |
| Num_Acc | senc | catv | occutc | obs | obsm | choc | manv | num_veh | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 201700051521: 15 | Croissant :50613 | VL seul :66220 | Min. : 0.0000 | Véhicule en stationnement : 2144 | Piéton :11109 | Avant :37046 | Sans changement de direction:41329 | A01 :59523 | |
| 201700005292: 11 | Décroissant:34213 | Motocyclette > 125 cm3 : 9219 | 1st Qu.: 0.0000 | Fossé, talus, paroi rocheuse: 1984 | Véhicule :71884 | Avant gauche:15080 | Même sens, même file :13935 | B01 :35912 | |
| 201700050512: 11 | NA’s :18720 | VU seul 1,5T <= PTAC <= 3,5T avec ou sans remorque: 5145 | Median : 0.0000 | Arbre : 1649 | Véhicule sur rail: 91 | Avant droit :12208 | Tournant A gauche : 8606 | C01 : 4552 | |
| 201700033911: 10 | NA | Bicyclette : 4834 | Mean : 0.0835 | Glissière métallique : 1323 | Animal domestique: 87 | Arrière :10843 | Déporté A gauche : 4850 | Z01 : 1874 | |
| 201700000171: 9 | NA | Cyclomoteur < 50cm3 : 3780 | 3rd Qu.: 0.0000 | Glissière béton : 1316 | Animal sauvage : 144 | Côté gauche : 7299 | Dépassant A gauche : 3648 | D01 : 1039 | |
| 201700047571: 9 | NA | Motocyclette > 50 cm3 et <= 125 cm3 : 3108 | Max. :400.0000 | (Other) : 6431 | Autre : 1706 | (Other) :14333 | (Other) :23546 | E01 : 285 | |
| (Other) :103481 | NA | (Other) :11240 | NA | NA’s :88699 | NA’s :18525 | NA’s : 6737 | NA’s : 7632 | (Other): 361 |
Valeurs manquantes 
2.2 Distribution des variables quantitatives
Nombre d’occupants dans les transports en commun
Pour obtenir les 2 boxplots ci-dessous, tous les véhicules associés à 0 occupant ont été supprimés. 
Résumé statistique
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 1.00 1.00 2.00 14.96 17.00 400.002.3 Distribution des variables qualitatives
3 Usagers
3.1 Construction du jeu de donnée
La table comporte 136021 observations qui correspondent chacune à des usagers (conducteurs, passagers, piétons) différents, et 13 variables.
Apperçu des données| Num_Acc | place | catu | grav | sexe | trajet | locp | actp | etatp | an_nais | num_veh | equipement_secu | utilisation_equipement_secu |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 201700000001 | 1 | Conducteur | Blessé hospitalisé | Masculin | Autre | NA | NA | NA | 1968 | B01 | Ceinture | Non déterminable |
| 201700000001 | 2 | Passager | Blessé hospitalisé | Féminin | Autre | NA | NA | NA | 1973 | B01 | Ceinture | Oui |
| 201700000001 | 1 | Conducteur | Blessé hospitalisé | Masculin | Domicile – travail | NA | NA | NA | 1967 | A01 | Ceinture | Non déterminable |
| 201700000002 | 1 | Conducteur | Indemne | Masculin | NA | NA | NA | NA | 1953 | A01 | Ceinture | Oui |
| 201700000002 | 1 | Conducteur | Blessé hospitalisé | Masculin | Promenade – loisirs | NA | NA | NA | 1960 | B01 | Casque | Non |
| 201700000003 | 1 | Conducteur | Indemne | Masculin | Domicile – travail | NA | NA | NA | 1973 | C01 | Ceinture | Oui |
| Num_Acc | place | catu | grav | sexe | trajet | locp | actp | etatp | an_nais | num_veh | equipement_secu | utilisation_equipement_secu | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 201700018713: 59 | Min. :1.000 | Conducteur :100534 | Indemne :56270 | Masculin:92084 | Domicile – travail :18554 | Sur passage piéton Sans signalisation lumineuse: 3430 | Traversant : 8552 | Seul : 8704 | Min. :1914 | A01 :82513 | Ceinture :91254 | Oui :102076 | |
| 201700025230: 50 | 1st Qu.:1.000 | Passager : 23685 | Tué : 3600 | Féminin :43937 | Domicile – école : 3364 | Sur chaussée A – 50 m du passage piéton : 2838 | Autre : 771 | Accompagné: 2176 | 1st Qu.:1965 | B01 :45033 | Casque :27546 | Non : 6047 | |
| 201700008245: 41 | Median :1.000 | Piéton : 11509 | Blessé hospitalisé:28993 | NA | Courses – achats : 3806 | Sur passage piéton Avec signalisation lumineuse: 1902 | Se déplaçant Sens véhicule heurtant : 681 | En groupe : 395 | Median :1982 | C01 : 5558 | Dispositif enfants : 1352 | Non déterminable: 18918 | |
| 201700024308: 40 | Mean :1.431 | Piéton en roller ou en trottinette: 293 | Blessé léger :47158 | NA | Utilisation professionnelle:12912 | Sur chaussée A + 50 m du passage piéton : 1493 | Jouant – courant : 635 | NA’s :124746 | Mean :1978 | D01 : 1300 | Equipement réfléchissant : 594 | NA’s : 8980 | |
| 201700006922: 39 | 3rd Qu.:1.000 | NA | NA | NA | Promenade – loisirs :56820 | Sur trottoir : 712 | Se déplaçant Sens inverse du véhicule: 343 | NA | 3rd Qu.:1993 | Z01 : 780 | Autre : 6325 | NA | |
| 201700014683: 33 | Max. :9.000 | NA | NA | NA | Autre :11151 | (Other) : 406 | (Other) : 279 | NA | Max. :2017 | E01 : 351 | NA’s : 8950 | NA | |
| (Other) :135759 | NA’s :11802 | NA | NA | NA | NA’s :29414 | NA’s :125240 | NA’s :124760 | NA | NA’s :37 | (Other): 486 | NA | NA |
Valeurs manquantes 
3.2 Distribution des variables quantitatives
3.3 Distribution des variables qualitatives
4 Lieux
4.1 Construction du jeu de donnée
La table comporte 60701 observations qui correspondent chacune à des accidents différents, et 18 variables.
Aperçu des données| Num_Acc | catr | voie | v1 | v2 | circ | nbv | pr | pr1 | vosp | prof | plan | lartpc | larrout | surf | infra | situ | env1 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 201700000001 | Route Départementale | 39 | NA | Bidirectionnelle | 2 | NA | NA | Banque cyclable | Plat | Partie rectiligne | 0 | 70 | Normale | NA | Sur chaussée | 99 | |
| 201700000002 | Route Départementale | 39 | NA | Bidirectionnelle | 2 | NA | NA | NA | Plat | NA | 6 | 10 | Normale | NA | NA | NA | |
| 201700000003 | Route Départementale | 39 | NA | Bidirectionnelle | 2 | NA | NA | NA | Plat | NA | 0 | 10 | Normale | NA | NA | NA | |
| 201700000004 | Route Départementale | 39 | NA | D | Bidirectionnelle | 2 | NA | NA | NA | Plat | NA | 0 | 10 | Normale | NA | NA | NA |
| 201700000005 | Route Départementale | 39 | NA | Bidirectionnelle | 2 | NA | NA | NA | Plat | NA | 0 | 0 | Normale | NA | Sur chaussée | 99 | |
| 201700000006 | Route Départementale | 41 | NA | C | Bidirectionnelle | 2 | NA | NA | NA | Plat | Partie rectiligne | 0 | 0 | Normale | NA | Sur chaussée | 99 |
| Num_Acc | catr | voie | v1 | v2 | circ | nbv | pr | pr1 | vosp | prof | plan | lartpc | larrout | surf | infra | situ | env1 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 201700000001: 1 | Autoroute : 5692 | 0 :22570 | Min. :2.00 | :58007 | A sens unique :11292 | Min. : 0.000 | Min. : 0.00 | Min. : 0.0 | Piste cyclable : 1289 | Plat :47401 | Partie rectiligne :42444 | Min. : 0.000 | Min. : 0.00 | Normale :47072 | Carrefour aménagé : 2801 | Sur chaussée :47015 | Min. : 0.00 | |
| 201700000002: 1 | Route Nationale : 3974 | : 9786 | 1st Qu.:2.00 | A : 839 | Bidirectionnelle :37819 | 1st Qu.: 2.000 | 1st Qu.: 2.00 | 1st Qu.: 37.0 | Banque cyclable: 762 | Pente : 9430 | En courbe à gauche: 4721 | 1st Qu.: 0.000 | 1st Qu.: 0.00 | Mouillée : 9892 | Bretelle d’échangeur ou de raccordement: 913 | Sur bande d’arrêt d’urgence: 377 | 1st Qu.: 0.00 | |
| 201700000003: 1 | Route Départementale :21900 | 1 : 897 | Median :2.00 | D : 595 | A chaussées séparées : 8232 | Median : 2.000 | Median : 11.00 | Median : 335.0 | Voie réservée : 1718 | Sommet de côte: 1016 | En courbe à̀ droite: 4336 | Median : 0.000 | Median : 40.00 | Verglacée: 399 | Pont - autopont : 842 | Sur accotement : 4820 | Median :99.00 | |
| 201700000004: 1 | Voie Communale :27847 | 86 : 721 | Mean :2.07 | N : 417 | Avec voies d’affectation variable: 355 | Mean : 2.188 | Mean : 32.45 | Mean : 378.5 | NA’s :56932 | Bas de côte : 752 | En « S » : 710 | Mean : 6.416 | Mean : 55.85 | Flaques : 370 | Souterrain - tunnel : 557 | Sur trottoir : 1142 | Mean :63.56 | |
| 201700000005: 1 | Hors réseau public : 68 | 4 : 715 | 3rd Qu.:2.00 | E : 229 | NA’s : 3003 | 3rd Qu.: 2.000 | 3rd Qu.: 32.00 | 3rd Qu.: 625.0 | NA | NA’s : 2102 | NA’s : 8490 | 3rd Qu.: 0.000 | 3rd Qu.: 72.00 | Autre : 335 | Zone piétonne : 492 | Sur piste cyclable : 454 | 3rd Qu.:99.00 | |
| 201700000006: 1 | Parc de stationnement ouvert à la circulation publique: 476 | 6 : 703 | Max. :3.00 | B : 141 | NA | Max. :12.000 | Max. :3965.00 | Max. :5540.0 | NA | NA | NA | Max. :908.000 | Max. :999.00 | (Other) : 385 | (Other) : 195 | NA’s : 6893 | Max. :99.00 | |
| (Other) :60695 | autre : 744 | (Other):25309 | NA’s :60293 | (Other): 473 | NA | NA’s :434 | NA’s :34494 | NA’s :34733 | NA | NA | NA | NA’s :2163 | NA’s :2020 | NA’s : 2248 | NA’s :54901 | NA | NA’s :3705 |
Valeurs manquantes 
4.2 Distribution des variables quantitatives
4.3 Distribution des variables qualitatives
To do :
Focus sur la métropole (-corse) : à confirmer avec la team
Voir combien d’années on prend en compte ?
Infographie : –> description des accidents en France
Modèle explicatif : - Clustering : quels sont les profils types des accidents ? Ex : jeune sans protection en agglo vs…
Modèle prédictif :
- Prévision des accidents par jour selon météo ? Avec un arbre de décision
Shiny app Visualisation des accidents en France sur une carte ?
Visualisation du taux de mortalité en fonction de la place de l’usager dans la voiture ?